I sintomi dell'infezione precoce da COVID-19 differiscono tra i gruppi di età e tra uomini e donne, secondo una nuova ricerca del King College di Londra.

Queste differenze sono più evidenti tra i gruppi di età più giovani (16-59 anni) rispetto ai gruppi di età più avanzata (60->80 anni) e gli uomini hanno sintomi diversi rispetto alle donne nelle prime fasi dell'infezione da COVID-19.

Il documento, pubblicato su Lancet Digital salute e condotto da ricercatori del King College di Londra analizza i dati da ZOE COVID Symptom Study tra il 20 aprile e il 15 ottobre 2020. Le persone coinvolte sono state inviatate a fare il test alla comparsa di nuovi sintomi, grazie ad un'iniziativa congiunta con il Dipartimento della Salute e dell'Assistenza Sociale. I ricercatori hanno modellato i primi segni di infezione da COVID-19 e hanno rilevato con successo l'80% dei casi, valutando i sintomi auto-riferiti in 3 giorni.

I ricercatori hanno confrontato la capacità di prevedere i primi segni di infezione da COVID-19, utilizzando gli attuali criteri diagnostici del Servizio sanitario nazionale del Regno Unito e un modello di processo gaussiano gerarchico. Si tratta di modello di apprendimento automatico, che è stato in grado di incorporare alcune caratteristiche della persona colpita, come età, sesso e condizioni di salute, e ha mostrato che i sintomi dell'infezione precoce da COVID-19 sono diversi tra i vari gruppi.

Sono stati esaminati 18 sintomi, che avevano rilevanza diversa per la diagnosi precoce in diversi gruppi. Quelli più importanti per la diagnosi precoce  in generale includevano perdita dell'olfatto, dolore toracico, tosse persistente, dolore addominale, vesciche ai piedi, dolore agli occhi e dolore muscolare insolito. Tuttavia, la perdita dell'olfatto ha perso significato nelle persone di età superiore ai 60 anni e non era rilevante per i soggetti di età superiore a 80. Altri sintomi precoci come la diarrea erano fondamentali nei gruppi di età più avanzata (60-79 e >80). La febbre, pur essendo un sintomo noto della malattia, non era una caratteristica precoce della malattia in nessun gruppo di età.

Gli uomini avevano maggiori probabilità di segnalare mancanza di respiro, affaticamento, brividi e brividi, mentre le donne avevano maggiori probabilità di segnalare perdita dell'olfatto, dolore al petto e tosse persistente.

Sebbene questi modelli siano stati generati nell'app ZOE COVID Symptom Study, i modelli sono stati replicati nel tempo e quindi validi anche su chi non ha partecipato al progetto. Sebbene i modelli siano stati utilizzati sul primo ceppo del virus e sulle varianti Alpha, i risultati chiave suggeriscono che i sintomi della variante Delta e delle varianti successive differiranno anche tra i gruppi di popolazione. 

“Le persone sanno che i primi sintomi sono di vasta portata e possono sembrare diversi per ogni membro di una famiglia o di un nucleo familiare -afferma Claire Steves, autrice principale dello studio- Le linee guida per i test potrebbero essere aggiornate, per consentire di raccogliere i casi prima, soprattutto di fronte a nuove varianti altamente trasmissibili. Ciò potrebbe includere l'utilizzo di test rapidi ampiamente disponibili per le persone con uno di questi sintomi non fondamentali”.

“Attualmente, nel Regno Unito, vengono utilizzati solo pochi sintomi per raccomandare l'autoisolamento e ulteriori test -aggiunge la dott.ssa Liane dos Santos Canas, prima autrice del King's College di Londra- Con un numero maggiore di sintomi e solo dopo alcuni giorni di malessere, utilizzando l'intelligenza artificiale, possiamo rilevare meglio i casi positivi al COVID-19. Speriamo che un tale metodo venga usato per incoraggiare più persone a sottoporsi a test il prima possibile per ridurre al minimo il rischio di diffusione”.

"Come parte del nostro studio, siamo stati in grado di identificare che il profilo dei sintomi dovuti al COVID-19 differisce da un gruppo all'altro -sottolina il dottor Marc Modat,-  Ciò suggerisce che i criteri per incoraggiare le persone a sottoporsi al test dovrebbero essere personalizzati, utilizzando informazioni individuali come l'età. In alternativa, si potrebbe prendere in considerazione un insieme più ampio di sintomi, in modo da tenere conto delle diverse manifestazioni della malattia nei diversi gruppi”.

Early detection of COVID-19 in the UK using self-reported symptoms: a large-scale, prospective, epidemiological surveillance study. The Lancet Digital Health. DOI 10.1016/S2589-7500(21)00131-X

Antonio Caperna